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公开(公告)号：CN114495939A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111610301.2
申请日：2021-12-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于区别性特征的神经语音音译方法，属于语音识别技术领域。本方法首先用端到端的语音识别技术识别音频，然后基于区别性特征对识别序列进行规则性的转换。其中，端到端语音识别部分接收英语语音并识别出对应的国际音标IPA序列；规则部分根据区别性特征将英文的IPA序列转换为最相近的汉语拼音的声母/韵母IPA序列，然后根据IPA和拼音的映射规则将IPA序列转换为拼音序列。本方法将区别性特征和端到端语音识别技术相结合，不仅对跨国交流和英语学习有帮助，还能在生活中给人提供乐趣，具有很好的实际应用性。
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公开(公告)号：CN114444468A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210019483.4
申请日：2022-01-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F40/211 , G06F40/284 , G06K9/62 , G06F16/33 , G16H10/60
Abstract: 本发明涉及一种面向护理记录的事件抽取方法，属于自然语言处理中的信息抽取技术领域。本发明首次提出了面向护理记录应用事件抽取技术，结合护理记录的特点和现有护理技术类别划分规范，设计了合适的护理事件模版和一系列标注规则，解决了护理领域的多事件论元归属问题。本发明可以实现护理事件抽取，并自动检测出人工护理记录的常见缺项。对比现有的事件抽取技术，能够有效无法预测论元所属事件的问题，在多事件护理语料中论元角色分类的的效果更好。
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公开(公告)号：CN107301174B
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201710492040.6
申请日：2017-06-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于拼接的集成式自动译后编辑系统与方法，属于计算机自然语言处理及机器翻译技术领域。包括本系统，又包括训练模块与解码模块；本方法分为训练过程与解码过程。训练过程建立在传统的神经网络机器翻译模型基础之上，源语料用训练原文与多种机器翻译系统的译文以一定顺序在语句级别拼接后生成的训练语料做替换，输出译后编辑系统；解码过程以训练过程输出的系统、翻译原文与机器翻译译文按照相同顺序拼接生成的翻译语料作为输入，输出经过本系统校正的译后编辑译文。本发明的优势在于以较低的代价集成了翻译原文与多种机器翻译结果，既提供了完整的语义支持，也体现多种机器翻译系统的优势，从而提高了整体翻译质量。
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公开(公告)号：CN114171012B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202111344696.6
申请日：2021-11-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于特征剪裁和平移的语音识别数据增强方法，属于语音识别处理技术领域。本方法分别在时间维度和频率维度上，对音频信号特征进行剪裁和平移。其中，在时间维度上，随机选取某一时间段的特征值，裁剪该时间段的特征，然后将未被裁剪的特征值沿时间维度方向平移；在频率维度方向，随机选取某一频率段的特征值，然后裁剪该频率段的特征，将未被裁剪的特征值沿着频率方向平移。本方法无需再重新生成音频信号，也无需再提取特征，避免了存储空间与运行时间的浪费，比现有的数据增强技术的数据增强效果更好，有效提升了语音识别效果。
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公开(公告)号：CN117407503A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311383634.5
申请日：2023-10-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/332 , G06N20/00 , G06F40/186 , G06F16/36 , G06F16/583
Abstract: 本发明涉及一种基于提示学习的产品方案生成方法，属于工业设计与人工智能技术领域。本发明使用语言模型根据用户描述得到提示词，将模糊、抽象的设计描述变得尽可能明确。其中，根据明确的描述得到保存在词库中的优质提示词，再次根据需求对这些提示词进行调整。将调整后的提示词作为文本到图像生成模型的输入，获得设计方案。设计人员根据生成的设计方案进行评估，将生成的提示词保存在提示词库中。如果该提示词表现优良，可将其总结成模版方便后续迭代使用。本方法丰富了用户的提示词，提升了产品方案的生成效果和设计人员的工作效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107301174A
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201710492040.6
申请日：2017-06-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于拼接的集成式自动译后编辑系统与方法，属于计算机自然语言处理及机器翻译技术领域。包括本系统，又包括训练模块与解码模块；本方法分为训练过程与解码过程。训练过程建立在传统的神经网络机器翻译模型基础之上，源语料用训练原文与多种机器翻译系统的译文以一定顺序在语句级别拼接后生成的训练语料做替换，输出译后编辑系统；解码过程以训练过程输出的系统、翻译原文与机器翻译译文按照相同顺序拼接生成的翻译语料作为输入，输出经过本系统校正的译后编辑译文。本发明的优势在于以较低的代价集成了翻译原文与多种机器翻译结果，既提供了完整的语义支持，也体现多种机器翻译系统的优势，从而提高了整体翻译质量。
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公开(公告)号：CN107301173A
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201710491848.2
申请日：2017-06-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F17/28
Abstract: 本发明公开了一种基于拼接再混合方式的多源神经网络自动译后编辑系统及方法，属于计算机自然语言处理及机器翻译技术领域。包括本系统，又包括训练模块与解码模块；本方法分为训练过程与解码过程。训练系统过程建立在传统的神经网络机器翻译模型基础之上，源语料用将翻译原文与初步翻译结果经过简单的语句拼接及再混合后生成的新语料做替换，目标语料用经过翻倍的参考译文做替换，使初步翻译结果与翻译原文在训练过程中互相辅助，交叉验证。翻译解码过程可直接使用已训练得到的系统，对翻译原文与初步翻译结果经过相应拼接的源语料解码，得到译文在流畅度、准确度以及质量整体上均于未经过此译后编辑方法作用的初步翻译结果。
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公开(公告)号：CN114495939B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202111610301.2
申请日：2021-12-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于区别性特征的神经语音音译方法，属于语音识别技术领域。本方法首先用端到端的语音识别技术识别音频，然后基于区别性特征对识别序列进行规则性的转换。其中，端到端语音识别部分接收英语语音并识别出对应的国际音标IPA序列；规则部分根据区别性特征将英文的IPA序列转换为最相近的汉语拼音的声母/韵母IPA序列，然后根据IPA和拼音的映射规则将IPA序列转换为拼音序列。本方法将区别性特征和端到端语音识别技术相结合，不仅对跨国交流和英语学习有帮助，还能在生活中给人提供乐趣，具有很好的实际应用性。
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公开(公告)号：CN114171012A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111344696.6
申请日：2021-11-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于特征剪裁和平移的语音识别数据增强方法，属于语音识别处理技术领域。本方法分别在时间维度和频率维度上，对音频信号特征进行剪裁和平移。其中，在时间维度上，随机选取某一时间段的特征值，裁剪该时间段的特征，然后将未被裁剪的特征值沿时间维度方向平移；在频率维度方向，随机选取某一频率段的特征值，然后裁剪该频率段的特征，将未被裁剪的特征值沿着频率方向平移。本方法无需再重新生成音频信号，也无需再提取特征，避免了存储空间与运行时间的浪费，比现有的数据增强技术的数据增强效果更好，有效提升了语音识别效果。
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公开(公告)号：CN118466531A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410540630.1
申请日：2024-04-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/28
Abstract: 本发明公开了一种飞行器智能轨迹规划方法及系统，针对约束条件变化时无法保证模型收敛性的问题，将带有探测视角约束的多约束最优规划问题，转化为了求解二阶锥规划问题与探测视角决策问题，增强了干扰对抗场景下对目标的探测效果，提高了轨迹规划问题的收敛性，具备在线轨迹规划的计算效率；本发明智能决策方法相比于传统固定参数优化算法能够有效对抗末制导段主动干扰，增强对目标的探测效果；本发明采用模糊专家系统方法建立飞行器动作库，相比于直接对于原始模型中状态变量进行优化的方法，本发明既缩小了模型参数的约束范围，又提高了凸优化方法的收敛性。
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